基于机器学习的行为识别技术研究-行业好书-社会科学-太极之巅书单号

书刊介绍

基于机器学习的行为识别技术研究内容简介

本书可以作为从事图像理解、模式识别、机器视觉等相关专业研究人员的参考书，对于计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术等专业的研究生和高年级本科生也有一定的参考价值。

基于机器学习的行为识别技术研究本书特色

本书针对智能视频分析这一主题，围绕视频监控中的人体复杂行为识别问题，详细地介绍了其概念、原理和技术方法。针对监控的复杂场景的需求，采用了机器学习、模式识别和计算机视觉中的一些先进技术，探讨了智能监控背景下的运动目标跟踪、运动特征提取和交互行为识别等关键问题，为增强现有的智能视频监控系统的自动化程度和智能处理能力提供强有力的理论支持和技术帮助。

基于机器学习的行为识别技术研究目录

目录
第１章绪论
１.１研究背景与意义
１.２国内外研究现状
１.３研究内容与论文组织
第２章人体关键点跟踪及轨迹恢复
２.１引言
２.２人体结构模型
２.３基于马尔科夫链蒙特卡罗原理的改进粒子滤波算法
２.４实验与结果
２.５本章小结
第３章基于词包的人体行为特征表示
３.１引言
３.２时空兴趣点特征目录第１章绪论１.１研究背景与意义１.２国内外研究现状１.３研究内容与论文组织第２章人体关键点跟踪及轨迹恢复２.１引言２.２人体结构模型２.３基于马尔科夫链蒙特卡罗原理的改进粒子滤波算法２.４实验与结果２.５本章小结第３章基于词包的人体行为特征表示３.１引言３.２时空兴趣点特征３.３人体轨迹相空间重建及特征３.４基于视觉词的人体行为特征表示３.５实验与结果３.６本章小结第４章基于改进ＰＬＳＡ和案例推理算法的简单歧义行为识别４.１引言４.２ＰＬＳＡ模型的基本原理４.３案例推理４.４改进ＰＬＳＡ＋ＣＢＲ歧义行为识别算法４.５实验与结果４.６本章小结第５章基于马尔科夫逻辑网络的复杂行为识别５.１引言５.２马尔科夫逻辑网简介５.３基于马尔科夫逻辑网的复杂行为识别５.４实验与结果５.５本章小结第６章结束语６.１本文工作总结６.２进一步研究工作信息